Google DeepMind представляет AlphaEvolve — ИИ-агент, который делает прорывы в математике и оптимизации

Google DeepMind представляет AlphaEvolve, агент для программирования на базе Gemini, который разрабатывает и оптимизирует передовые алгоритмы. Нет, пока это не конкурент Claude Code/Codex. И попробовать пока не дают, но движение в очень правильную сторону. особенно учитывая что делают это люди из DeepMind #NC

Google DeepMind представил ИИ-агента, делающий открытия в фундаментальной математике Среди авторов этой работы 3 ребят с российскими корнями - Александр Новиков, Сергей Широбоков, Борислав Козловский. AlphaEvolve — ИИ-агент программист, который не просто помогает писать код, но сам становится учёным-программистом, делающим открытия в области математики, алгоритмов и оптимизации В отличие от обычных LLM, AlphaEvolve может эволюционировать целые кодовые базы на любом языке программирования, а не только отдельные функции или небольшие фрагменты. Главное отличие AlphaEvolve от обычных подходов к ИИ-генерации кода — эволюционный подход, автоматическая оценка и обратная связь. AlphaEvolve смогла сделать несколько значимых научных открытий: 1. система нашла алгоритм умножения комплексных матриц 4×4, использующий всего 48 скалярных умножений. Это первое улучшение за 56 лет после алгоритма Штрассена 1969 , который требовал 49 умножений. Всего AlphaEvolve превзошёл современное состояние науки для 14 различных размеров матриц, найдя алгоритмы, требующие меньше операций. 2. AlphaEvolve применили к более чем 50 открытым математическим проблемам и в 20% случаев он превзошёл лучшие известные результаты. AlphaEvolve не только делает теоретические открытия, но и решает практические задачи: - Оптимизация планирования в ЦОД. - Ускорение обучения Gemini. - Оптимизация схем TPU. - Ускорение механизма внимания. Главное ограничение AlphaEvolve — необходимость формальной функции оценки для каждой задачи. Это делает его неприменимым для проблем, где трудно автоматически измерить качество решения, например, в некоторых областях естественных наук, требующих физических экспериментов.

Google DeepMind представила AlphaEvolve — новый AI-агент, который сочетает возможности больших языковых моделей с автоматическими механизмами оценки для создания и оптимизации алгоритмов. В основе системы работают модели Gemini Flash и Gemini Pro, которые предлагают решения в виде компьютерного кода, а затем эволюционный алгоритм отбирает и улучшает наиболее перспективные из них. AlphaEvolve уже применяется внутри Google в трех ключевых направлениях. Во-первых, для оптимизации работы дата-центров, что позволило высвободить в среднем 0,7% вычислительных ресурсов компании по всему миру. Во-вторых, для проектирования аппаратного обеспечения — система предложила изменения в схеме для матричного умножения, которые были интегрированы в новый Tensor Processing Unit. В-третьих, для улучшения обучения и использования AI-моделей, включая ускорение ядра Gemini на 23%, что снизило время обучения на 1%. Пока доступ не раздают, но планируют скоро стартовать программу раннего доступа. Как постоянный пользователь других агентов в этой области, очень жду.

oogle выпустил AlphaEvolve — нейросеть, которая пишет алгоритмы лучше инженеров и уже год работает в их дата-центрах. Как это работает? AI получает задачу, генерирует десятки решений с помощью Gemini, автоматически тестирует их и улучшает лучшие варианты, пока не получит оптимальный алгоритм. Конкретные результаты: Экономия 0.7% всех вычислительных ресурсов Google Ускорение обучения Gemini на 1% Разгон работы GPU для AI на 32.5% Успешная оптимизация схем для TPU-чипов Это не лабораторный эксперимент — система работает в реальных дата-центрах Google с 2024 года, доказывая, что AI может не только помогать программистам, но и самостоятельно решать сложные задачи. Детальный разбор технического устройства AlphaEvolve доступен в полном отчёте DeepMind. /start

А ещё Google раскрыли своё супер-оружие под названием AlphaEvolve. Алгоритм способен самостоятельно придумывать и улучшать алгоритмы в математике и программировании, комбинируя творческие возможности нейросетей Gemini с автоматической проверкой результатов. AlphaEvolve уже помог компании улучшить работу дата-центров, ускорить дизайн чипов и оптимизировать обучение самих нейросетей. Например, благодаря ему вычисления в модели Gemini ускорились на 23%, а время обучения снизилось на 1%. Также AlphaEvolve совершил важный математический прорыв: впервые за 56 лет улучшил классический алгоритм умножения матриц алгоритм Штрассена для матриц размером 4×4, сократив число необходимых действий с 49 до 48. Google планирует запустить ранний доступ к AlphaEvolve для университетов и исследователей, а в будущем сделать технологию более доступной для широкого круга пользователей.

Умный помощник, который всегда под рукой

Google DeepMind показали AlphaEvolve — нового ИИ-агента, который самостоятельно решает сложнейшие задачи математики и информатики. Работает на базе нескольких моделей Gemini: одни предлагают идеи алгоритмов, другие критических их оценивают. Модель придумала улучшение алгоритма Штрассена 1969 года — одного из самых эффективных алгоритмов умножения матриц вот так модель приходит к решению Примерно в 10 открытых математических проблемах AlphaEvolve смогла продвинуть решения вперед. Также модель уже помогла оптимизировать устройства дата-центров Google и улучшить алгоритмы для ИИ-процессоров компании.

ИИ-агент от Google DeepMind делает открытия в математике и информатике Google DeepMind представила AlphaEvolve — нового ИИ-агента, который сам находит решения фундаментальных задач математики и информатики. Он основан на комбинации ИИ-моделей: быстрая Gemini Flash предлагает максимум идей, более мощная Gemini Pro обеспечивает критическую глубину, а отдельные модели оценивают решения агента и помогают составить промпт для новой итерации. Как AlphaEvolve меняет науку: 1 Алгоритмы, разработанные AlphaEvolve, уже помогли Google оптимизировать работу дата-центров, проектирование процессоров и даже ускорить обучение моделей, лежащих в основе самого AlphaEvolve. 2 Агенту предложили решить 50 открытых математических задач: для 75% из них он пришел к самым лучшим известным сегодня решениям, а в 20% случаев продвинулся дальше людей. Он дал новую нижнюю границу решения «задачи о числе поцелуев» для 11-мерного пространства и улучшил один из самых эффективных алгоритмов умножения матриц. 3 В теории AlphaEvolve можно применить к любой задаче, которая сводится к алгоритму. В Google DeepMind надеются, что агент поспособствует прорывам в открытии новых материалов, лекарств и других отраслях. Сейчас для AlphaEvolve создают доступный пользовательский интерфейс. Для начала модель планируют открыть для ограниченного числа ученых и исследователей. Еще по теме: AlphaGeometry2 — чемпион в геометрии от DeepMind The Thinking Game — фильм об основателе DeepMind Демисе Хассабисе , AI! #новости #DeepMind

Новая модель DeepMind сама изобретает и усовершенствует новые алгоритмы Исследовательское подразделение DeepMind компании Google представило AlphaEvolve — ИИ-инструмент на базе языковых моделей Gemini, который может изобретать новые алгоритмы и самостоятельно их оценивать. Система разработана для решения задач в области математики и естественных наук. AlphaEvolve уже помогает Google экономить ресурсы в дата-центрах, ускорять обучение ИИ-моделей и совершенствовать чипы Tensor.